하우스하는 개발자

Join함수는 아래와 같이 기술이 가능하다.

결합후 문자 = 결합문자.join(리스트)

실전 예를 보면 이해가 쉽습니다.

list = ['My', 'name', 'is', 'Kim', 'Test']
str = ' '.join(list)
print(str)
// My name is Kim Test

list = ['My', 'name', 'is', 'Kim', 'Test。', 15, "Years"]
str = ' '.join(list)
print(str)

// 숫자를 포함해서 하면 에러가 발생한다. 
Traceback (most recent call last):
  File "sample.py", line 2, in 
    str = ' '.join(list)
TypeError: sequence item 5: expected str instance, int found

list = ['My', 'name', 'is', 'Kim', 'Test。', 15, "Years"]
list = map(str, list)
str = ' '.join(list)
print(str)

Python의 for문을 이용하는 방법

Python에는 반복되는 처리를 위해서 for를 사용한다.

전방에서 부터 참조

for 요소 in 리스트:
    처리

---------------------------------------------------
# 첫번째 방법
lis = [1, 2, 3]
for el in lis:  # for로 리스트분 반복한다.
    print(el)  # 리스트내용을 출력한다. 
# 1
# 2
# 3

# 두번째 방법
lis = [1, 2, 3]
for i in range(len(lis)):
    print(lis[i])
    
# 1
# 2
# 3

후방에서 부터 참조

리스트의 slice기능을 이용하면, 뒷면의 요소부터 참조 할 수 있다.

lis[::-1]처럼 -1을 하면,  리스트를 역순으로 복사하는것이 가능하다.

# 첫번째 방법
lis = [1, 2, 3]
for el in lis[::-1]:
    print(el)
# 3
# 2
# 1

# 두번째 방법
lis = [1, 2, 3]
for i in range(len(lis) - 1, -1, -1):
    print(lis[i])
# 3
# 2
# 1

range에 대해서
// range(param1, param2, param3)
// param1: 정수의 개시점
// param2: 종료점 (-1지정이면, -1일때 종료)
// param3: step수 (-1지정이면, -1일씩 이동)

for문과 list, enumerate

for문에서 리스트를 반복할 경우, 요소와 리스트순서 번호를 동시에 출력하고 싶을때 사용가능하다.

for 순서번호, 요소 in enumerate(리스트):
    처리
    
-------------------------------------------------
    
lis = [10, 20, 30]
for i, el in enumerate(lis):
    print(i, el)
# 0 10
# 1 20
# 2 30

for문과 list, zip

두개의 리스트를 한개처럼 반복시키기 위해서 zip를 사용한다.

lis1 = ['a', 'b', 'c']
lis2 = [1, 2, 3]
for tup in zip(lis1, lis2):
    print(tup)
# ('a', 1)
# ('b', 2)
# ('c', 3)
------------------------------------------
lis1 = ['a', 'b', 'c']
lis2 = [1, 2, 3]
for i, el in zip(lis1, lis2):
    print(i, el)
# a 1
# b 2
# c 3

for문과 list 내포표기

리스트의 값을 한줄로 표현하는것이 가능하다.

Python은 내포표기처럼 소스를 간단화해서, 가독성을 높이는 것이 가능하다. 

lis1 = [1, 2, 3]
lis2 = [el * 2 for el in lis1]
print(lis2)
# [2, 4, 6]

가상환경을 이용하면 프로젝트별로 독립된 Package관리가 가능하다. 

Python3.3 부터 표준환경으로 포함이 되어있기때문에 별도의 소프트를 인스톨하지 않아도, 커맨드만으로 

간단하게 가상환경을 만들수 있다. 

가상환경 작성
python -m venv [newenvname]

가상환경의 활성화 커맨드
.\v[newenvname]\Scripts\activate

패키지 인스톨
([newenvname])$ pip install [package name]

작성된 환경에 인스톨된 패키지를 확인 
([newenvname])$ pip freeze
or
([newenvname])$ pip list

가상환경의 비활성화
([newenvname])$ deactivate

가상환경의 복사
([newenvname])$ python -m pip freeze > requirements.txt

작성된 requirements로 가상환경 작성
([newenvname])$ python -m pip install -r requirements.txt

Conda 환경은 conda activate명령어로 사용을 시작할수있다. 

$ conda activate
(base) $

패키지 검색 

$ conda search 패키지명

Python 버젼 변경

conda install python=3.7

Conda 환경작성

(base) $ conda create --name py36 python=3.6

Conda 환경리스트 확인

$ conda info --envs 
or
$ conda env list 

conda 환경변경

$ conda activate py36

conda 환경 python버젼 확인

$ python

conda 가상환경 삭제

$ conda remove --name {envname} --all